인공지능 활용 사례 발굴하기 : AI를 실무에 적용하기 위한 핵심 체크리스트
인공지능 활용 방법을 고민하고 계신가요?
‘우리 회사도 AI 도입해보자’ 라는 업무 지시에, 어떤 AI 프로젝트를 어떻게 추진해야할지 고민하고 계신가요? 어딜가나 'AI’라는 단어가 화두가 되고있지만, 정작 우리 회사에 맞는 인공지능 활용 사례를 찾기란 쉽지 않습니다. 특히, ‘어떤 AI를 도입해야 할까?’ 혹은 ‘어떤 부서에서 AI를 도입해야 할까?’ 같은 질문에 명확한 답을 내리기가 어렵죠.
그렇다보니, AI 도입에 대한 명확한 계획없이 일단 프로젝트를 시작해보거나, 다른 기업의 성공 사례를 벤치마킹하는 방식으로 접근하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 같은 산업군에 속한 경쟁사가 AI를 도입했다는 이야기를 듣고 비슷한 솔루션을 찾아보는 것이죠.
그러나 이런 방식은 대개 실패로 끝나거나, 프로젝트 중 난관에 부딪힐 가능성이 높습니다. 각 기업의 고유한 환경과 비즈니스 문제를 고려하지 않은 AI는 기대한 만큼의 성능을 발휘하기가 어렵기 때문이에요. 이로 인해 AI에 대한 기대감은 점점 사라지고, 프로젝트의 지속 가능성도 낮아지기도 합니다.
인공지능 활용 성과를 빠르게 내고 싶다면
많은 기업들이 AI를 도입하면 곧바로 성과가 나올 것이라 기대하지만, 실제로는 그렇지 않습니다. AI는 유용한 기술이지만, 실제로는 충분한 준비와 명확한 목표없이는 기대 만큼의 결과를 얻기 힘들기 때문이죠.
성공적인 AI 도입의 첫 걸음은 ‘적절한 AI 프로젝트 주제를 선정하는 것’입니다. 즉, 비즈니스 문제를 명확히 정의하고 그중 우선순위를 설정하는 과정이죠. 다양한 문제들 중 해결이 가장 시급한 문제를 파악하고, 이를 해결했을 때 얻을 수 있는 비즈니스 가치를 평가해야 합니다. 이를 통해 프로젝트가 방향성을 잃지 않고 나아갈 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.
우리 회사만의 인공지능 활용 사례를 발굴하기 위해 고려해야 하는 3가지 요소
AI 도입을 통해 유의미한 성과를 도출하기 위해서는, 먼저 하단의 항목들을 검토한 후 해결할 문제의 우선순위를 설정하는 과정이 필요해요.
1. 업무 프로세스에서 비효율적인 부분이 있는가?
먼저 업무 중 자주 발생하는 문제들을 점검하는 것이 중요합니다. 단순 반복적이거나 불필요하게 많은 시간을 들여야하는 업무가 있는지 살펴보세요. 예를 들어, 특정 작업이 다른 업무를 자주 지연시키거나, 의사결정에 필요한 데이터를 수집하는 데 지나치게 많은 시간이 걸린다면, 이를 AI로 효율화 혹은 자동화할 가능성을 검토할 수 있습니다.
매일 아침 동일한 홈페이지에서 데이터를 다운받거나, 수기로 데이터를 입력하느라 시간을 많이 사용하고 있다면, 이를 AI로 개선할 수 있는지 검토해 보는거죠. 이렇게 비효율적인 업무를 진단하고, 개선 가능성을 분석하는 과정이 AI 프로젝트의 출발점이 됩니다.
2. 비즈니스 성과에 유의미한 영향을 미치는 문제인가?
업무에서 발생하는 문제들 중에서 비즈니스 성과에 직접적으로 영향을 미치는 문제를 찾아보세요. 특정 프로세스를 개선하면 비용이 크게 절감된다거나 매출 증가로 이어질 가능성이 있는지 평가해 보는 겁니다. 단순히 시간이 오래 걸리는 업무를 해결하려 하기보다는, 회사의 목표나 전략에 긍정적인 변화를 가져올 수 있는 문제에 우선순위를 두는 것이 더욱 효과적입니다.
특히 리소스가 제한된 상황에서 모든 문제를 한꺼번에 해결하려고 하면 기대한 만큼의 결과가 나오지 않을 수 있습니다. 따라서 AI 프로젝트를 기획할 때는 ROI(Return on Investment) 관점에서 각 문제를 검토하고, 높은 비즈니스 가치를 기대할 수 있는 문제를 중심으로 기획을 진행해야 합니다.
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건축 스타트업 A에서는 영업 프로세스에 40일 가량 소요되었습니다. [고객 컨설팅-모델링-디자인 작업-계약]으로 이어지는 프로세스 중, 특히 모델링 및 디자인 단계에서 고객별 맞춤형 솔루션을 제안하는 데 많은 시간이 걸렸습니다. 해당 고객사에서는 생성형 AI 기반의 건축 모델링 및 디자인 자동화 시스템을 도입해 영업 프로세스를 10분으로 단축시켰습니다. 문제 : 고객이 구매한 건축 모듈 제품을 시각화하는 과정에서 약 40일 가량의 시간이 소요 해결방안 : 생성형 AI를 통해 모듈러 건축 규격에 맞게 고객 맞춤형 주택을 설계(모델링)하고 디자인 결과물을 도출 기대효과 : 40일 > 10분으로 영업 프로세스 단축
3. AI로 해결할 수 있는 문제인가?
모든 문제가 AI로 해결되는 것은 아닙니다. AI를 적용하려는 문제의 성격과 조건이 적합해야 AI 본연의 역량을 제대로 발휘할 수 있습니다. 예를 들어, 반복적이고 단순한 작업은 AI보다 RPA(Robotic Process Automation)를 사용해 효율적으로 처리할 수 있는 경우도 있습니다. 혹은 조직문화 개선이나 프로세스 정비로 더 나은 결과를 얻을 수도 있죠.
가장 중요한 것은 이 문제가 AI로 해결 가능한지 파악하는 것입니다. 즉, AI 프로젝트를 기획하기 전 AI가 실질적인 가치를 발휘할 수 있는 영역인지 검토하는 과정이 선행되어야 합니다.
우리 기업의 상황에 맞는 AI 프로젝트 주제를 선정했을 때, 비로소 AI 도입으로 인한 효용을 체감할 수 있는 가능성이 높아집니다. 이를 통해 우리 회사에 적합한 AI를 도입하고, 조직 내 성공적인 디지털 전환의 기반을 다질 수 있습니다.
에이블 캠퍼스에서는 현재 고객사의 업무 프로세스를 분석해 실무에 적합한 AI를 제안하는 ‘AI 과제 도출 워크샵 프로그램’을 제공하고 있습니다.
에이블 캠퍼스의 AI 과제 도출 워크샵의 차별점1) AI 적용 가능성을 진단해줄 AI 엔지니어 참여
다양한 산업군에서 100건 이상의 AI 서비스를 개발한 경험을 보유한 AI 엔지니어들로 구성되어 있습니다. AI 엔지니어들은 해결할 문제의 가능성과 한계를 면밀히 검토하며, 현재 기술로 실현 가능한 방향성을 제안합니다. 이를 통해 막연한 아이디어를 구체적인 목표로 정리하고 실현 가능한 전략으로 구체화할 수 있도록 지원합니다.
2) 다양한 관점을 공유할 수 있는 참여형 프로세스 환경
워크샵에서는 여러 부서와 다양한 역할을 가진 조직 구성원들이 함께 참여하여 각자의 관점을 공유할 수 있는 환경을 제공합니다. 다양한 시각을 반영함으로써 실현 가능성이 높은 과제를 도출할 수 있으며, 프로젝트 진행 중에도 부서 간 협업이 원활하게 이루어질 수 있도록 기반을 마련합니다.
더 자세한 내용이 궁금하시다면 워크샵 프로그램 도입 사례를 읽어 보세요.AI 과제 도출 워크샵 자세히 살펴보기
Credits : Wonwoo Cho and Gyuhyeon Sim